文 | AIX 财经（AIXcaijing），作者 | 王汉星，编辑 | 魏佳
过去三年，中国科技圈最热闹的故事毫无疑问是 AI。
融资、发布会、参数竞赛从未停过，但热闹不等于赚钱。2025 年，国内收入最高的大模型公司智谱一年亏掉 30 多亿元，MiniMax 也亏了 17 亿元。阿里是国内云厂商中对 AI 投入最激进的一个，今年一季度的财报里，利润和现金流正被高额开支快速消耗。大洋彼岸的谷歌情况类似，资本开支还在涨，现金流却已消耗殆尽。
它没有消失，只是以更大的规模流动。从 2023 年到 2025 年末，全球 AI 资本开支累计已经超过 1 万亿美元，而这只是一个开始。根据多家华尔街投行的预计，2026 年到 2030 年的五年间，全球 AI 资本开支总额将达到 6 万亿美元，相当于美国 2025 年全年 GDP 的五分之一，激进派甚至把这一数字锁定在 8 万亿美元。
如此庞大的一笔钱，足以塑造出数十家甚至上百家优秀的公司。但它们大多数都处在聚光灯之外，有的闷声发大财多年，有的正在快速崛起，还有的仍处在业绩爆发的前夜。
但资本开支的洪流没有平均地浇灌整条 AI 产业链。
大多数人的第一反应，是钱被那些做 AI 基础设施的 " 卖铲子 " 的人赚走了，这个答案没错，但过于笼统。具体是哪些公司？钱从哪里流向哪里？谁先赚，谁后赚？
资本开支有着一条清晰的传导路径：钱从云厂商的口袋里流出，先到达解决物理瓶颈的公司，再到达提供算力和云服务的平台，最后才有可能沉淀为应用公司的利润。
这也决定了谁最早 " 赚翻 "。
01. 从最赚钱的公司那里赚钱
走进一座 AI 数据中心，最昂贵的当然是 GPU。但数万张 GPU 被装进机柜，并不等于它们已经成为一台可以工作的超级计算机。芯片之间必须不断交换参数和计算结果，一次大模型训练，要让海量处理器以极低延迟协同运行。
GPU 负责计算，光模块负责让计算彼此连接。过去，数据中心网络更多服务于网页、视频和企业软件，AI 训练则把网络流量推到了另一个数量级。这条连接算力的 " 光路 "，成为中国上市公司最早赚到钱的地方。
另一家光模块公司新易盛的体量比中际旭创稍小，但盈利能力更为突出。2025 年收入 248 亿元，归母净利润 95.1 亿元，同比增长 236%，两年内净利润翻了约 14 倍，光互联产品毛利率达到 47.81%。
两家公司收入高度依赖海外市场。中际旭创 2025 年境外收入 346.37 亿元，占总收入的 90.58%；新易盛境外收入 238.88 亿元，占比达到 96.16%。
它们本质上都站在全球云厂商资本开支的必经之路上，北美科技公司采购 GPU、建设集群，也必须同时采购高速光模块。
中际旭创的第一大客户是谷歌，同时为微软、亚马逊、Meta 供货；新易盛的主要客户是亚马逊和 Meta。除云厂商外，两家公司也都是英伟达的供应商，这为业绩提供了另一层支撑。被股民合称为 " 易中天 " 的三家公司里，天孚通信的主营业务与前两家有所不同，相对更偏上游，但整体的赚钱逻辑并无差异。
" 卖铲子 " 经常被用来概括这类生意，但 AI 产业链上有无数硬件供应商，并不是所有公司都能分享同样的利润，订单最终集中到少数公司手里。
同样的故事也发生在更基础的环节。胜宏科技做的是 PCB 印刷电路板，GPU 里最基础的承载材料之一。2023 年，这家公司最主要的收入来源还是智能终端，占比 47.4%，AI 计算相关收入只占 5.8%；到了 2025 年，AI 相关收入占比升至 43.2%，成为第一大收入来源，智能终端则降至 19.1%。
一块电路板的收入结构，两年内被整个调转了过来。2025 年，胜宏科技净利润 43 亿元，暴增 277%，客户覆盖英伟达、AMD、英特尔、特斯拉、微软、博世、亚马逊、谷歌。
与光模块和 PCB 相比，国产芯片公司的利润出现得更晚。
寒武纪是其中最有代表性的一家。这家 2020 年上市、连亏五年的公司，在 2025 年第一次实现全年盈利，全年营收 64.97 亿元，同比增长 453.21%，归母净利润达到 17.7 亿元。2026 年一季度，增长还在加速，单季实现归母净利润 9.34 亿元，同比增长 238.56%，经营活动现金流也由负转正。
另一家代表企业海光信息的曲线更平缓一些，但方向相同，2026 年第一季度营收 40.34 亿元，同比增长 68.06%，净利润 5.97 亿元，同比增长 35%。
不过，国产 AI 芯片并未整体跨过盈利线。
摩尔线程 2025 年归母净亏损收窄 33% 至 10.88 亿元，沐曦股份归母净亏损收窄 20% 至 8.3 亿元。前者预计 2027 年实现合并报表盈利，后者预计最早 2026 年达到盈亏平衡。
这两家 2025 年底上市的国产 GPU 公司，严格来说算不上 " 赚翻 "，但亏损正在快速收窄。
另有一个特殊的例子。7 月 27 日刚刚登陆科创板的长鑫科技，它还没走到国产替代那一步，它的快速增长主要靠海外三大存储巨头产能迁移窗口期留下的空白，公司在 2025 年首次实现年度盈利，但本身也具备国产替代的潜力。
第三类靠 AI 赚钱的公司是互联网巨头，它们的处境比较微妙，账面上赚到钱了，但没人算得清赚了多少。腾讯、快手、阿里（云智能集团）的利润都在增长，AI 融入原有业务带来的赚钱效应却难以从财报中单独拆出。
卖 AI 算力云服务是一笔实实在在的收入，比如阿里云 AI 相关收入连续 11 个季度三位数增长，云业务单季 EBITA 达到 37.96 亿元。阿里管理层在财报电话会上透露，阿里云 MaaS 平台上，模型和应用服务的年化经常性收入将在二季度超过 100 亿元，并在年底前达到 300 亿元。
但采购 GPU 形成的资本开支、折旧和研发费用也同步上升，外部视角很难从集团财报中精确拆出 "AI 单独赚了多少钱 "。
最后，AI 硬件产业链上还有另一种赚钱方式：用极大的收入规模，换取较薄的利润。
工业富联 2025 年收入 9028.87 亿元，同比增长 48.22%，归母净利润 341.88 亿元，同比增长 46%。这个利润绝对值足以超过大多数 A 股科技公司，但综合毛利率只有 6.98%，净利率约 3.79%。
同一类型的公司浪潮信息 2025 年收入 1647.78 亿元，调整后的归母净利润只有 20.81 亿元，收入增长 43.25%，利润只增长 11%。
它们的商业模式大同小异，先采购显卡，为云厂商搭建数据中心，再赚流水，在产业链里没什么议价能力。尽管赚的都是辛苦钱，但由于规模足够大，利润的绝对数值看起来也不算差。
从利润表看，AI 产业链并不存在一个笼统的赢家。光模块和高端 PCB 赚的是下游厂商资本开支的大头，国产芯片赚的是替代窗口的钱，服务器厂商赚的是规模和交付的钱。它们都从 AI 资本开支中受益，但利润率、确定性和持续周期完全不同。
02. 离用户越远，赚钱越确定
AI 产业反常识的一点是，离最终用户越近的公司，不一定越早赚到钱。
一名用户为 AI 助手支付订阅费之前，云厂商已经采购了 GPU；GPU 安装之前，数据中心已经完成机房、电力和网络建设；大模型产生收入之前，服务器、光模块和 PCB 供应商往往已经确认了订单。
这是实际经营中的赚钱顺序。但对于一家上市公司而言，业务上赚钱是一种方式，市值上涨也是一种 " 赚钱 " 方式。
光模块相关概念从 2025 年 4 月开始上涨，到 9 月，Wind 光模块 CPO 指数年内涨幅已经超过 100%。进入 2026 年，年初至 4 月中旬又再涨超 60%。
芯片方向的资本故事更跌宕。寒武纪市值在 6 月 30 日突破 1 万亿元，成为科创板第一只万亿市值股票。2025 年底上市的摩尔线程和沐曦股份则经历了上市初期火热，随后陷入低迷，截至 3 月初，股价已自高点分别回落 40.79% 和 41.9%。
最极端的一幕发生在几天前。7 月 27 日，长鑫科技登陆科创板，开盘价 49.50 元，较 8.66 元的发行价大涨 471.59%，开盘总市值约 3.31 万亿元，盘中最高触及 3.65 万亿元，一度超过腾讯控股，也把贵州茅台、宁德时代、工商银行甩在身后，成为 A 股市值最高的上市公司。
资本市场的定价会情绪化，但它押注的逻辑是清晰的。拆解来看，这些公司能赚到钱，靠的是三条路径。
第一条路径是站在全球 AI 资本开支的必经之路上。
在光通信系统中，光模块是物理层的基础构成单元，负责电信号与光信号之间的转换，据 LightCounting 的数据，全球用于 AI 的光模块市场规模占比，从 2021 年的 10% 左右快速增长到 2025 年的 60% 左右，2030 年还有望进一步增至 65%。
为什么 AI 数据中心离不开它？答案藏在物理规律里。AI 数据中心的高速连接有两种方案：光连接和铜连接。铜连接在高速率场景下信号衰减很快，只能在短距离内使用。光模块在以机柜节点间横向扩展为代表的米级以上中长距离互联场景中，具有不可替代性。算力集群越大，机器之间的距离越远，光的地位就越稳固。
根据 TrendForce 在 5 月 6 日发布的预期，2026 年谷歌、微软、亚马逊、Meta、Oracle、字节、腾讯、阿里、百度全球九大云厂商的合计资本支出将达到约 8300 亿美元，同比增长 79%，其中光模块市场将拿走约 380 亿美元，占比 4.5%。
第二条赚钱的路径是替代。
寒武纪、海光的订单爆发，本质是英伟达受限之后留出的市场空白。国内大模型公司和云厂商需要算力，高端 GPU 买不到，国产芯片成为必需品。这条路径上的利润是真实的，但天花板由政策而非市场决定，一旦管制松动，或者国产供给开始内卷，现有的利润结构随时可能改变。
第三条路径是卖算力。参照系是海外 CSP（云服务商）谷歌、亚马逊、微软，把高价采购的芯片变成可按需租用的算力，赚租金，也赚平台的钱。
最简单粗暴的方式是像工业富联、浪潮信息一样做 AI 服务器的规模化集成交付，赚取低个位数水平的利润率。更高级但门槛也更高的方式是像阿里、百度等国内云厂商一样搭建 MaaS 平台出售从算力到模型再到应用的全栈服务，这一类服务的利润空间更高，海外云巨头普遍能做到 30% 的 EBITA 利润率。
或者像腾讯、快手等其他互联网大厂一样把 AI 揉进广告、推荐和内容生态里，这种做法赚到的钱未必更少，只是没人能把其中的 AI 含量单独拆出来，市场也就只能给出一个模糊的定价。
三条路径，对应三种确定性：距离用户最远、卖铲子的确定性最高；国产替代的想象空间更大、利润潜力更高、风险也最大；距离用户更近的算力、云厂商要么赚的是辛苦钱，要么是一笔算不清楚的账。
有意思的是，距离用户最近的大模型厂商亏的最惨，但它们反而在产业链中扮演最重要的角色。
一位长期关注 AI 产业链的卖方分析师告诉「AIX 财经」，AI 这条产业链的逻辑很简单，CSP 愿意为扩建数据中心花钱，产业链上游的公司靠 CSP 的资本开支赚取高额利润，只要下游大模型公司的 ARR（年度经常性收入）还在涨，这条利益链就能一直跑下去，如果要崩盘，第一步一定是大模型先崩。
03. 没有永远的赢家，所有人都逃不过周期
这套看似稳定的赚钱逻辑，进入 2026 年下半年后开始出现裂痕。这批赚翻了的公司，业绩依然没问题，订单也不缺，云厂商的资本开支还在不断拔高，但股价不涨了。
基本面与股价背离，往往意味着市场开始重新思考一些更根本的问题。
资本开支不会一直无休止地增长下去。光模块、PCB 的高毛利，建立在 " 资本开支只增不减 " 这一个假设上。而今年以来，围绕 "AI 算力是否过剩 "" 资本开支是否过高 " 的争论已经掀起了好几波行情。
就连花钱最大方的谷歌，最新财报里的现金流也已被高额的资本开支消耗殆尽。根据中金公司预测，大型云厂商合计自由现金流可能由 2025 年的约 2000 亿美元降至 2027 年的约 240 亿美元。靠这种强度的投入还能维持多久，本身就是一个问号。
光模块、PCB 公司高度依赖海外单一大客户，巨头之间资本开支的此消彼长，会直接改写供应商的座次，一旦某家云厂商调整采购节奏，业绩波动会被直接放大。如果全球 AI 资本开支开始回落，这些 AI 时代最赚钱的中国厂商，会第一批感受到寒意。
另外一层担忧则体现在对 AI 上游硬件厂商收入质量的质疑上，目前主要集中在英伟达身上。
7 月下旬，有美国媒体援引知情人士消息称，英伟达正与 OpenAI 展开谈判，英伟达计划为 OpenAI 提供约 2500 亿美元的融资担保，帮助后者租用一座大型数据中心园区，该项目由日本软银集团旗下能源子公司开发。
上述卖方分析师告诉「AIX 财经」，英伟达帮助 OpenAI 借钱来买自己的芯片，本质上是一种把钱从左口袋掏到右口袋的行为，类似于谷歌通过股权投资下游 AI 厂商，再让这些厂商购买谷歌云的算力。这导致这些公司相当一部分收入都有 " 水分 "。
在行业上行期一切都会相安无事，但一旦增速放缓，这种担忧就会从科技巨头向产业链的各个环节蔓延。
第三个担忧来自上游硬件的供给端。
一位关注光模块领域的投资人告诉「AIX 财经」，目前国内的光模块厂商的核心竞争力主要在 " 拼装 " 环节，整个光模块行业的技术门槛相对较低，主要是进口光芯片再做组装，并且投资强度也不高，进入门槛有限。
立讯精密、东山精密等电子领域巨头已经陆续进入光模块领域，它们可能成为行业的价格搅局者，甚至导致阶段性产能过剩。随着技术逐步标准化、产能加速释放、竞争不断加剧，利润率终将回归理性。
如果把镜头拉远，整个科技互联网产业周期，产业发展大致经历了三个阶段。
第一阶段是上世纪 90 年代初，电信运营商和大型科技企业牵头布局互联网基础设施投资，大型公司自掏腰包支撑起行业的早期发展。进入第二阶段后，以网景为代表的互联网创业公司开始上市融资，社会资本以投资的方式涌入行业。
1998 年后，行业发展周期进入第三阶段，大量还未盈利、甚至商业模式还不成熟的公司也开始批量上市融资，互联网泡沫开始形成。
对照这个坐标系，今天的 AI 产业，正处在从 " 巨头买单的基础设施建设期 " 向 " 创业公司批量 IPO" 过渡的转折点上。阶段一旦切换，在上一个周期那些 " 赚翻 " 了的公司，未必还能在下一个阶段继续赚取高额的利润。
那么，谁会是下一个赚翻的？产业链上的排序大致清晰。
国产算力替代的潜力最大，参照系是英伟达，只要缺口还在，寒武纪、海光们的天花板就还没有到顶。
排在第二的是云厂商，参照系是谷歌和微软，阿里云管理层给出的 300 亿年化收入目标，只是这条路的起点。
模型厂商也有机会，Anthropic 已经接近盈利，说明大模型的商业模式并非死局。此外还有做 AI to B 的公司，这个方向的上限可以参考 Palantir。
1 万亿美元已经花出去，6 万亿美元还在路上。钱流动的方向不会改变，会变的是接住钱的人。上一轮互联网浪潮里，修路的思科早早见顶，真正走到最后的是路上的亚马逊和谷歌。这一次，故事是会重复，还是会改写？
* 题图由 AI 生成。
